👇👇👇En este portafolio se presenta todos mis conocimientos adquiridos con el lenguaje de programacion python orientado al data science mediante el uso de diferentes librerias, que facilitan y agilizan su análisis, partiendo de listas y matrices con numpy hasta el analisis, limpieza y visualizacion de datos con librerias como pandas, plotly y matplotlib 👍👍👍👍
Es una librería de Python especializada en el cálculo numérico y el análisis de una gran cantidad de datos, Incorpora una nueva clase de objetos llamados arrays que permite representar colecciones de datos de un mismo tipo en varias dimensiones y funciones muy eficientes para su manipulación. La ventaja de Numpy frente a las listas predefinidas en Python es que el procesamiento de los arrays se realiza mucho más rápido (hasta 50 veces más) que las listas, lo cual la hace ideal para el procesamiento de vectores y matrices de grandes dimensiones.
Es una librería de Python especializada en el manejo y análisis de estructuras de datos, capaz de definir nuevas estructuras de datos basadas en los arrays de la librería NumPy pero con nuevas funcionalidades, permite leer y escribir fácilmente ficheros en formato CSV, Excel y bases de datos SQL, permite acceder a los datos mediante índices o nombres para filas y columnas, ofrece métodos para reordenar, dividir y combinar conjuntos de datos, Permite trabajar con series temporales y realiza todas estas operaciones de manera muy eficiente.
es una librería de Python especializada en la creación de gráficos en dos dimensiones, permite crear y personalizar los tipos de gráficos como un diagramas de barras, histogramas, diagramas de sectores, diagramas de caja y bigotes, diagramas de violín, diagramas de dispersión o puntos, diagramas de lineas, diagramas de areas, diagramas de contorno y mapas de color.
